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改进的YOLOV3算法在小目标检测中的研究与应用OA北大核心CSCDCSTPCD

The Research and Application of Small Target Detection Based on Improved YOLOV3 Algorithm

中文摘要

战场目标的图像检测与识别对于战场监视、侦察、毁伤状态评估和火控系统研究等具有重要作用.以坦克装甲目标为研究对象,选用识别精度高、速度快的YOLOV3为基础目标检测模型,针对复杂战场环境中获取图像目标特征信息少的问题,引入多尺度特征增强结构的方法对YOLOV3模型进行改进,通过丰富特征图多样性的方式,提高模型性能.在坦克数据集上的实验结果表明,改进后的算法对于复杂战场环境下的小目标特征具有更强的敏感性,较大程度上增强了模型的识别精度.

杨立功;郑颖;苏维均;王强

北京工商大学人工智能学院,北京 100048北京工商大学人工智能学院,北京 100048北京工商大学人工智能学院,北京 100048北京工商大学人工智能学院,北京 100048

军事科技

坦克装甲目标小目标检测YOLOV3算法多尺度特征增强

《火力与指挥控制》 2021 (9)

162-167,6

辽宁省自然科学基金资助项目(2020-KF-23-06)

10.3969/j.issn.1002-0640.2021.09.027

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